O uso ético de IA na escrita acadêmica

No fim de 2022, a chegada do ChatGPT colocou as universidades em modo defensivo, e seguiu-se uma onda de proibições rígidas. Esse momento passou: muitas instituições de referência substituíram a proibição total por algo mais viável, uma aceitação estruturada, baseada em divulgação. O uso ético de IA na escrita acadêmica já não é uma questão de se você pode usar essas ferramentas. É uma questão de como você as usa, se é transparente sobre isso e se assume a responsabilidade pelos resultados.

Construímos o TextPulse em torno desse conceito, e queremos ser claros sobre nossa posição. Apoiamos a transparência total e a integridade na pesquisa e na escrita acadêmica. Consideramos a IA uma parte legítima de um fluxo de trabalho de pesquisa moderno, sob uma condição: você divulga como e onde a utilizou, cita o modelo usado e assume a autoria do trabalho final. Esta página apresenta o que as principais universidades e periódicos realmente exigem hoje, por que o texto bruto gerado por IA ainda precisa de uma revisão humana final e como humanizar seus próprios rascunhos sem ultrapassar uma linha ética.

A direção é consistente entre as universidades mais seletivas do mundo. A proibição total desapareceu. Em seu lugar, há um conjunto de princípios: use a IA de forma responsável, seja transparente quando seu uso for substancial, siga as regras específicas do seu curso ou departamento e lembre-se de que a responsabilidade pelo trabalho é de uma pessoa, não de um chatbot. Alguns exemplos, diretamente da fonte:

• Harvard publica diretrizes em nível universitário para o uso de ChatGPT e outras ferramentas de IA generativa que incentivam a experimentação responsável, ao mesmo tempo em que lembram que você é responsável por qualquer conteúdo gerado por IA que publique, e que instrutores individuais definem as regras para suas turmas.
• Oxford orienta os estudantes a usar essas ferramentas com integridade e transparência, e afirma que o uso substancial de IA generativa deve sempre ser declarado.
• Stanford espera que os estudantes citem todos os recursos, incluindo ferramentas de IA generativa, usados na preparação do trabalho acadêmico, e trata o uso não declarado de IA como ajuda não declarada de outra pessoa.
• MIT fornece orientação baseada em risco para o uso de ferramentas de IA generativa e permite que o corpo docente defina a política em nível de disciplina em seus programas.
• Cambridge, como parte dos princípios compartilhados do Russell Group, permite o uso apropriado de IA generativa para estudo e pesquisa, e pede aos estudantes que reconheçam a IA quando ela fizer uma contribuição significativa e não revisada para qualquer trabalho.

Leia essas páginas lado a lado, e a mesma mensagem se repete. A IA é permitida. Mas ela precisa ser usada com transparência, e você nunca deve apresentar como seu próprio trabalho uma produção gerada por máquina que não tenha sido revisada.

Os órgãos de publicação chegaram quase ao mesmo ponto, e, se você é um pesquisador que vai submeter a revisão por pares, são essas regras que o vincularão.

• O International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) solicita que os autores divulguem as tecnologias assistidas por IA tanto na carta de apresentação quanto no manuscrito, descrevendo como foram usadas. Um chatbot não pode ser autor, porque não pode assumir responsabilidade pelo trabalho.
• Nature e o conjunto mais amplo da Nature Portfolio exigem que o uso de LLM seja documentado nos métodos ou em uma seção equivalente quando a IA ajudou a gerar conteúdo, observando que pequenas edições de texto ou paráfrases para gramática, ortografia ou legibilidade não precisam ser divulgadas.
• Elsevier estabelece políticas de IA generativa para autores na mesma linha: divulgue o uso, mantenha um autor humano responsável e não liste a IA como autora.
• O Committee on Publication Ethics (COPE) afirma que ferramentas de IA não podem ser autoras e que os autores que as utilizam devem ser transparentes quanto a qual ferramenta foi usada e como.

Dois princípios atravessam todos esses documentos. Primeiro, nomeie a ferramenta específica e a versão, e descreva para que você a usou. Dizer que você usou um modelo de linguagem grande não é uma divulgação. Dizer que você usou um modelo nomeado para redigir um esboço e resumir três artigos, depois verificou e reescreveu o texto por conta própria, é. Segundo, uma pessoa é sempre responsável pela precisão, originalidade e integridade. A ferramenta é um instrumento secundário, não uma coautora.

Aqui está a parte que muitas vezes se perde no debate sobre integridade. Mesmo quando a IA é totalmente permitida e devidamente divulgada, a saída bruta geralmente não é boa o suficiente para ser submetida. Quem já leu uma página de texto bruto gerado por IA conhece os sinais. Ele é genérico, robótico e mecânico. Repete as mesmas formas de frase monótonas e tem uma burstiness baixa e uniforme. Abusa de um conjunto de palavras (underscores, realm, lens, pivotal, landscape) e apresenta uma perplexity suavizada e baixa. Explica em excesso pontos simples, preenche com conteúdo vazio, afirma o óbvio de forma extensa e diz pouco que seja específico aos seus dados ou ao seu argumento. Já os escritores humanos têm um estilo ativo e direto, com ritmo de frase variado (alta burstiness) e vocabulário variado (alta perplexity).

Esse estilo plano e uniforme é, прежде de tudo, um problema de escrita. Também é exatamente o padrão que os detectores de IA são ajustados para identificar, o que é uma das razões pelas quais a escrita cuidadosa e formal de falantes não nativos é tão frequentemente sinalizada. De qualquer forma, a correção é a mesma de sempre na produção acadêmica: uma pessoa precisa revisar o rascunho até que ele leia como se tivesse sido escrito por alguém, com uma voz real, ritmo estrutural e vocabulário variados, e afirmações precisas.

Revisar texto assistido por IA para transformá-lo em escrita acadêmica natural e humana é edição, e editar seu próprio rascunho é exatamente o tipo de trabalho linguístico que as políticas universitárias e de periódicos permitem explicitamente. Quando você passa seu próprio texto assistido por IA por nosso humanizador de IA, ele varia o ritmo das frases e a escolha de palavras, remove a cadência robótica e preserva seu significado, sua terminologia específica da área e suas citações intactos. O resultado é seu argumento em uma escrita legível e humana, não um argumento diferente.

A linha ética não é difícil de ver. Humanizar só a cruza quando você o usa para fazer algo desonesto: fabricar resultados, deturpar quem fez o trabalho ou evitar uma divulgação que sua instituição realmente exige. Usado da maneira correta, em seu próprio rascunho, para melhorar estrutura, clareza, redação e voz, com divulgação detalhada do uso de IA e citação do modelo, ele segue as diretrizes estabelecidas por universidades e periódicos.

Recomendamos divulgar o uso de IA em toda a cadeia, do primeiro rascunho gerado por IA à etapa de humanização, e citar o modelo específico usado. Um fluxo de trabalho curto e honesto é assim:

1. Elabore rascunhos e faça brainstorming com IA, se isso ajudar, e anote para que você a usou ao longo do processo.
2. Verifique tudo. Os modelos inventam citações, apresentam dados de forma incorreta e alucinam fontes. Confira cada fato e referência em relação ao trabalho publicado original.
3. Edite e humanize seu próprio rascunho para obter clareza e uma voz natural, mantendo seu significado, os termos técnicos e as citações exatamente como devem estar.
4. Escreva uma divulgação que nomeie o modelo e a versão e declare para que você o usou, incluindo geração de seções específicas, resumo, edição, paráfrase e humanização.
5. Siga a regra específica do seu curso, departamento ou periódico-alvo, que sempre prevalece sobre uma diretriz geral.

Isso é tudo. Divulgue a ferramenta de IA usada, cite o modelo específico, verifique os fatos, faça a edição humana e assuma a responsabilidade. Faça essas cinco coisas e você estará do lado certo das diretrizes atuais, e sua escrita ficará melhor por isso.

Não somos neutros quanto a isso, e preferimos dizer isso claramente. Apoiamos o uso ético de IA em pesquisa e escrita. Acreditamos que pesquisadores devem sempre divulgar o uso de IA, desde o conteúdo gerado por IA até a etapa de humanização que o torna legível, e devem citar o modelo que usaram. Humanizar seu próprio rascunho é uma parte legítima desse processo, porque a escrita natural e humana é o padrão que a produção acadêmica sempre exigiu. A transparência é o que mantém tudo honesto, e isso custa a você uma frase na seção de agradecimentos.

As universidades realmente permitem o uso de IA na escrita acadêmica agora?

A maioria das principais universidades passou de proibir IA para regulamentá-la. Harvard, Oxford, Stanford, MIT e Cambridge permitem o uso responsável, ao mesmo tempo que exigem transparência quando esse uso é substancial, e deixam regras específicas para cursos e departamentos individuais. A suposição segura é que a IA é permitida quando você a divulga e segue a política local, e não é permitida quando um instrutor ou uma atividade específica assim determina.

Preciso divulgar o uso de IA se eu a usei apenas para corrigir a gramática?

As políticas diferem sobre isso. Vários periódicos, incluindo o Nature Portfolio, afirmam que uma edição leve de texto para gramática, ortografia ou legibilidade não exige divulgação, enquanto geração ou reescrita substanciais exigem. Nossa própria recomendação é, ainda assim, inclinar-se para a divulgação, porque um reconhecimento em uma linha não lhe custa nada e o protege caso a questão surja.

Como cito o modelo de IA que usei?

Nomeie a ferramenta específica e a versão, e diga para que a utilizou. Uma forma adequada é uma breve declaração nos agradecimentos ou na seção de métodos, observando que você usou um modelo nomeado para redigir, resumir ou editar, que verificou a saída e que assume total responsabilidade pelo texto final. Seu periódico-alvo ou guia de estilo pode ter um formato exato, então verifique-o.

O que uma declaração de divulgação de IA deve incluir?

No mínimo, nomeie o modelo ou a ferramenta e sua versão, descreva como você a utilizou, confirme que revisou e verificou a saída e declare que você é responsável pelo trabalho final. Essa combinação atende aos princípios de transparência e responsabilização que orientam todas as principais políticas de universidades e editoras.